# 导入必要的库
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense

# 创建一个Sequential模型
model = Sequential()

# 添加卷积层（convolutional layer）
model.add(Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(64, 64, 3)))  # 假设输入图片大小为64x64 RGB图像
# 使用池化层（pooling layer）减少计算量
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))

# 添加更多的卷积层和池化层...
# ...重复上述结构以提取更多特征

# 展平（flattening）以便于全连接层处理
model.add(Flatten())

# 添加全连接层(Dense层)
model.add(Dense(units=128, activation='relu'))

# 最终输出层
model.add(Dense(units=1, activation='sigmoid'))  # 对二分类问题，激活函数可能是'sigmoid'

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])

# 模型训练
model.fit(x_train, y_train, epochs=10, validation_data=(x_test, y_test))